说，保险公司会处理大量异构数据。历史、普通文件、收据等等。显然，您处理的数据越多，在使它们适合进一步使用时面临的挑战就越大。
大数据 — 这就是我们今天要讨论的主题。数据何时变大？保险公司如何使用大数据，从中获得了什么价值？为什么机器学习模型表现优异，存在哪些 BD 处理挑战？在这篇博文中找到这些问题和其他大数据服务问题的答案。
您是否想过常规数据和大数据之间的界限在哪里？剧透警告：它根本不存 科威特电报号码 在！至少，数据变大时没有普遍接受的方面，我们也不能说它是有条件的，即一百千兆字节及以上。
然而，虽然没有明确的界限，但我们可以强调一个方面，表明我们处理的是大数据。可以说，当传入的数据流如此之快、数量如此之大时，我们不得不求助于更先进的处理工具和存储。只是因为普通的无法处理它们，或者虽然可以，但处理起来需要大量宝贵的时间。
说到保险行业，这些公司属于那些运营大量数据的幸运儿，简单来说，就是大数据。客户详细信息、来自各种智能设备的信息、来自电子健康记录的数据和其他来源——保险公司的目标不仅是收集和积累信息，他们还需要将其转化为有价值的资产，例如，计算保费。